(完整word版)金融计量分析期末复习

1、金融计量分析期末复习一，考试题型一，选择题（20分，10题，每题2分）二，名词解释（20分，5题，每题4分）三，计算题（30分，共3题，每题10分）四，简答题（20分，共3题，6分，6分，8分）五，程序结果分析题（10分，共1题）二，名词解释1. 估计量的无偏性：估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。如果总体参数为seta，seta1为估计量，如果 E（seta1）=seta ，那么seta1为seta的无偏估计量。seta1也是一个随机变量，它取决于样本，根据所选样本的不同而变化。2. 数据的季节性调整季节性调整 是指针对某些经济指标因受季节性因素影响而出现可预期的高峰或低谷所进行的调

2、整。 对经济指标作季节性调整有助于察觉其潜在趋势。_ 通过自目 前的变化中扣除过去数年的平均变动， 可说明此上涨或下跌是否是不寻常的， 或纯粹只是季 节性现象。3. 伪回归问题 伪回归是一组非平稳时间序列之间不存在协整关系时这一组变量构造的回归模型中可能出现的一种“假回归”。单位根检验由于传统的经济计量学方法对非平稳的时 _间序列不再适用,利用传统方法对计量模型进行统计推断时，许多参数的统计量的分布不再 是标准分布，所作的回归被称为“伪回归”。4. 混合横截面数据混合横截面指的是跨期各个个体当做观测个案，因此有个假设各个时期观测对象的分布一样，本质上讲还是截面数据方法，跟面板数据不同。5. 调

3、整的决定系数 调整R方的解释与R方类似，不同的是：调整R方同时考虑了样本量（n）和回归中自变量的个数（k）的影响，这使得调整 R方永远小于R方，而且调整 R方的值不 会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。6. 季节虚拟变量7. 加权最小二乘法加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。8. 一阶滞后项比如每年的GDP数据分成三个部分的贡献GDP=aK+bL+cA滞后就是把前一期的数据也加进来GDP=aK+bL+cA+GDP（-1）如左边是2008年的GDP右边的GDP（-1）就是一阶滞后也就是2007的GDP

4、总体回归函数给定解释变量X条件下被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归线 （population regression line ），或更一般地称为总体回归曲线（population regression curve ）。相应的函数 EY|Xf（X）称为（双变量）总体回归函数.决定系数(拟合优度)决定系数(coefficie ntof determ in ati on )，有的教材上翻译为判定系数，也称为拟合优度。是相关系数的平方。表示可根据自变量的变异来解释因变量的变 异部分。10.多重共线性多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准

5、确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。9. 随机误差项随机误差项(random errorterm)亦称随机扰动项”，简称随机误差”、“随机项”、“误差项”、“扰动项”。不包含在模型中的解释变量和其他一些随机因素对被解释变量的总影响项。10. 显著性检验 显著性检验(significance test )就是事先对总体(随机变量)的参数或 总体分布形式做出一个假设后利用样本信息来判断这个假设(备择假设)是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否有显著性差异。11.

6、样本回归模型 当研究总体太大时，就选取总体部分当做样本来回归分析现象，是对总 体回归模型的估计，准确度较低，但是比较常用。Y Y由于方程中引入了随机项，成为计量经济学模型，因此也称为样本回归模型12. 异方差 异方差性是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即:随机误差项具有不同的方差, 则称线性回归模型存在异方差性。13. 单位根检验 单位根检验是指检验序列中是否存在单位根为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序

7、列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。14. 数据的趋势调整 将经济时间序列中进行数据调整，剔除变动要素和不规则要素，以发 现基本变动趋势15. BLUE估计 BLUE全称是Best Lin ear Un biased Evaluatio n 即，最优线性无偏估计量，在满足古典线性回归模型基本假设的前提下，最小二乘估计是参数真实值得最小方差线性的无偏估计。这个是比较傲理想的估计，能说明参数估计量的相对优势，但不能说明其的绝对优势。稳健标准误稳健标准差是指其标准差对于模型中可能存在的异方差或自相关问题不敏感，基于稳健标准差计算的稳健t统计量仍然渐进分布 t分布。因此，在 Stat

8、a中利用robust选项可以得到异方差稳健估计量。16. OLS估计量写出公式和推导。三，计算题1设多元线性回归模型为，Y X ,满足 服从N 0, 2|公为n k的 固定设计阵，且rank Xk n,试求1）普通最小二乘法估计 Y 的表示形式，并计算 E Y ,Var Y ，若有一新观测值Xnew，分别求出Ynew和E 丫唤置信度为1-的置信区间。2.设多元线性回归模型为，Y X ,满足服从NO, 2I,X为n k的 固定设计阵，且rank X k n，试求1）普通最小二乘法 的矩阵表示形式，并计算E 丫，Var 丫 ；2）写出 2的无偏估计，并给出 Var的估计；3）构造 置信度为1 的置

9、信区域。10元线性模型中，i ( i=1, 2)的置信区间在变量的显著性检验中已经知道：?t -t( n 2)s ?t值处意味着，如果给定置信度(1-)，从分布表中查得自由度为(n-2)的临界值，那么在(-tP(/2, tt2/2)的概率是(1-)。表示为:P( t才s?P(?ts?Ti于是得到:(1-)的置信度下(ppt上的s?) 1ii的置信区间是(?由于 Y?0?1XoN(21， 2 )xi0,nXi22.2 / Xi于是EO?) E(0)XE(?)1X0Var(Y0) Var(0)2X0Cov(?)x0Var(?)n可以证明Cov( 0,?1)2X/2XiVar(Y?)因此2 &Xi2

10、2xXXo2Xi2X2iXi2nnX2X22X0XXo2-(Xin2 Xi(X。X)2)2dn(X。X)2)2 )X2 1 (X0 X)2Y?N( 01X0, 2(0 2 )nXi故|将未知的&代以它的尤偏估计量$工,可构造僦计量tY0(01X0)t(n 2)SY0SY0其中(X。2X)2Xi于是，在1-的置信度下，总体均值E(Y|X0)的置信区间为Y t_ Sf E(Y|X) Y L SY03.下表给出了线性回归模型方差分析的部分结果，按要求回答问题:方差来源自由度平方和均方平方和F值p值回归平方和6680680/6残差平方和19200200/19总平方和25880880/251. 解释变量

11、有几个？62. 回归平方和是多少？ 6803. 样本容量是多少？25r2 ESS 1 RSSTSS TSS，R21 RSS/(n k 1)TSS/(n 1)21(1 R )，其中,n-1为总离差平方和的自由度,4. 决定系数与调整的决定系数各多少?n-k-1为残差平方和的自由度5. 利用F检验，判断上述多元线性回归方程在显著性水平a=0.01下的显著性?_ 2 2TSS Y Yy2,ESS2 22Y Yy2,RSSY YESS/kRSS/( n-k-1)F (k,n1)F.01(5,16)4.下表包含了 8个大学生的GPA成绩（4分）制和体侧成绩（30分）制学生GPA体育测评（PE）12.32

12、023.52733.12643.62753.82963.12572.72383.8301.利用OLS估计GPA和体育测评的关系：求出如下方程中的截距和斜率估计值:GPA o iPE u2.计算每次观测的拟合值和残差,并验证残差和（近似为Xi X YiY2Xi XY iXYi( oiXi)四，简答题10选31. 为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系的地位和经济研究中的作用。从计量经济学的定义来看，他是定量化的经济学；其次，从计量经济学在西方国 家经济学科中居于最重要的地位看，也是如此，尤其是从诺贝尔经济学奖设立之 日起，已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展做出贡献而获得诺贝

13、尔 经济学奖；计量经济学与数理统计学有着严格的区别，它限于经济领域；从建立与应用经济学模型的全过程看，不论是理论模型的设定还是样本数据的收集，都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有着透彻的认识为基础。 综上所述，计 量经济学是一门经济学科。计量经济学在经济学科中处于相当重要的地位， 尤其是西方经济学，在经济学不 断科学化的过程中，计量经济学起到了特殊的作用2. 简述样本回归函数和总体回归函数的关系。样本回归函数是总体回归函数的一个近似，总体回归函数是理论回归函数，样本 回归函数是经验回归函数。总体回归函数是根据解释变量的已知或给定值， 考察被解释变量的总体均值，即 当解释变量取某个确定值时，

14、与之统计相关的被解释变量所有可能出现的对应值 的平均值。样本回归函数是随解释变量（可支配收入）的变化而有规律的变化。如果把解释 变量Y的样本条件均值表示为解释变量 X的某种函数，这个函数成为样本回归函 数。显然，样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数形式一致。3. 叙述线性回归模型的基本假定，假设样本容量为m,解释变量的个数为 k。 回归模型是正确设定的 解释变量X1Xk是非随机的或固定的，且各 Xj之间不存在严格的线性相关性 各解释变量 Xj在所抽取的样本中具有变异性，且随着样本容量的无限增加，各解释变量 的样本方差趋于一个非零的有限常数 随机误差项具有条件 0均值、同方差、不序列相关

15、性 解释变量与随机项不相关 随机变量满足正态分布4. 什么是序列自相关性？产生模型自相关的原因有哪些？后果是什么？多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立，如果模型的随机干扰项违背了相互独立的假设，称为存在序列相关性；M9i、经挤烹鼠周奋的惯性*表现为散拯在时间库列不同的时间的前后灵联二、模咽设定前懾谡*表现为省略了甬藝的解秤变Id或桎叫函數邢成疔偏遛三，数据的喲造J表现为有些貌据是通址己划数据加工生成的* it阿现檢.常后现铝.后果z一*尽普所得的估计无is的.伯这时英估计值的厅軒大卜可陡卄需不同干頁实的方差.二、序列柜呉虬 且仏庞巴监止用天曙 时ui的方荃低沽将更严虬诃时导

16、牧上统廿量和f瞬计 轼失效.三、棍括以上两直+劭终导致屋小一策汕得封血冋出幢型用于预K时，预科值責妬.5. 叙述含有单个可观测解释变量的固定效应模型，并简述基于两期的处理非观测效应的一 阶差分方程。6. 简述线性回归模型中，随机误差项存在的原因。计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是 随机变量意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。 这样，理论模型中就必须使用一 个称为随机干扰项的变量所代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因 素，以保证模型在理论上的科学性。随机误差项主要包括下列因素的影响：1）

17、在解释变量中被忽略的因素的影响；2）变量观测值的观测误差的影响；3）模型关系的设定误差的影响；4）其它随机因素的影响。产生并设计随机误差项的主要原因：1）理论的含糊性；2）数据的欠缺；3）节省原则。7. 叙述回归模型中多重共线性的定义、产生原因、造成影响、解决办法。 对于模型必1+角屁十* A-Kt?1 /心匸12其基本假设之一是解释变量是互相独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性 （Multicolli nearity） 。吳多”牺性疗茯的后果涯克服方法蜩*、蛭济变址变比栏箱的冋何社。I午多经济变鼻任时何上兵口典冋雙优的打势。二、斛韩变量屮含有滞后变輦三、利用毡面

18、栽席宦立的複聖也可施出现劳克药鶴th园、由F驻据牧塊的雄砒平期宽.奠埜解禅变虽可陡佥一起芟动BAi一、I3L5E低黙見无怕的，0L5E帐擀具有駅小方蔓性匚二，对十完令毎卓共找件导敘.稈数H的的计嵋戸（R）无哦一解1彎畫甘的怙计值H R）fFJ方誓无第丸无法 快用OLS方辿.兰*对于非完全懐筆共线性导致”参数戸的诂计信的薛不苗宦匸券数E的怙计恤的方差非常大”尊救的*检軽町# 忖陽低迪常会出秘狡小的tin和较大的F范.战亦大.估汁侑仍足日WE*也侑凤间液龍.眸低厠测特咂“克勳一*样本it理.塔加数牖就有可能消除羞童轻r具徉方法包括:增加规凑HBL利用不同貌林崎采用新的样本.增丈 样*幹14*餾律费岸I战載ifi与吋汕:宇列敦拟帯作）二*辉無变就蚯理，谢肾可吃扎送件抽变量必步冋归注）；解释变变换；主虑井裁析注；岭回归法等.三.復咀处理.差沁郛F七先脸信克链，变挽挾理附兀壽8. 线性回归模型中参数的普通最小二乘估计法和最大似然估计法的基本思想各是什么？ 普通最小二乘法：已知一组样本观测值， 普通最小二乘法要求样本回归函数上的点与真实观 测点的总体误差尽可能小， 普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小，只有平方和可以反映二者在总体上的接近程度，这就是最小二乘原理。最大似然估计：9. 时间